Tecnología
Curso en Industrial Data Analytics
Transforma los datos de tu producción en decisiones que mejoran la eficiencia industrial
Porque aprender no debería esperar. Ni tu futuro tampoco.
El curso de Analítica de Datos Industriales tiene como objetivo que los alumnos se familiaricen con los principales conceptos y herramientas para el manejo y análisis de los datos generados en entornos industriales.
La analítica de datos industriales es un proceso que implica la recolección, almacenamiento, análisis y presentación de datos generados por los procesos industriales, con el fin de obtener información valiosa para la toma de decisiones. A través de la analítica de datos industriales, se puede obtener información sobre el rendimiento de los equipos y procesos, identificar problemas y oportunidades de mejora, y optimizar la eficiencia y productividad de las instalaciones industriales. También se utiliza para detectar tendencias, patrones, anomalías y problemas en los sistemas industriales y para medir y mejorar el rendimiento del equipo, la eficiencia y la disponibilidad.
La evolución tecnológica en el ámbito del Big Data y la Inteligencia Artificial ha supuesto un gran avance en las posibilidades de la analítica de datos. Gracias a la sensorización de las máquinas y el uso de Internet de las cosas (IoT), es posible extraer un valor sin precedentes de grandes volúmenes de datos industriales.
En este curso se revisarán los principales conceptos en torno a Big Data, la analítica descriptiva y predictiva de los datos, y la correcta visualización de la información. Para ello, se revisarán conceptos teóricos y se desarrollarán ejercicios prácticos que ilustran dichos conceptos teóricos.
Este curso forma parte del Master en Industria 4.0: Robótica, RPA, IoT & AI. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
Este curso forma parte del Máster en Industria 4.0: Robótica, RPA, IoT & IA.
Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
Máster en Industria 4.0: Robótica, RPA, IoT & IA
a quién va dirigido
El Curso en Industrial Data Analytics proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:
- Técnicos de planta, responsables de fabricación y Directores de operaciones de empresas industriales
- CEOs y empresarios de pequeñas empresas manufactureras que tengan por objetivo el crecimiento y la escalabilidad
- Managers de la Industria que busquen adquirir competencias en la aplicación de las nuevas tecnologías y metodologías al proceso productivo y convertirse así en Managers de la Industria 4.0
- Business Analytics y consultores que buscan desarrollar habilidades en la automatización y mejora de procesos
QUÉ APRENDERÁS
Al finalizar el Curso en Industrial Data Analytics serás perfectamente capaz de:
- Comprender los conceptos clave relacionados con la analítica de datos industriales.
- Aprender a recopilar y almacenar datos generados por procesos industriales.
- Dominar técnicas de análisis y presentación de datos para la toma de decisiones.
- Desarrollar habilidades para detectar tendencias, patrones, anomalías y problemas en sistemas industriales.
- Aplicar herramientas de analítica de datos para medir y mejorar el rendimiento del equipo, la eficiencia y la disponibilidad.
PLAN DE ESTUDIOS
Resumen
La aparición de las nuevas tecnologías de gestión y explotación de datos, y el incremento exponencial de estos, han hecho de los datos uno de los principales activos de las empresas.
En el sector industrial los datos permiten obtener información sobre el rendimiento de los equipos y procesos, identificar problemas y oportunidades de mejora, y optimizar la eficiencia y productividad de las instalaciones industriales. Además se utilizan para detectar tendencias, patrones, anomalías y problemas en los sistemas industriales y para medir y mejorar el rendimiento de los equipos, su eficiencia y disponibilidad.
Para hacer esto posible, tecnologías como el Big Data han sido fundamentales para poder gestionar los datos. Pero más allá de la gestión de los datos, recientes tecnologías como Smart Data y Smart Visual Data permiten además visualizarlos y comprenderlos de una forma más efectiva.
Objetivos
- Comprender la importancia que tienen los datos en el mundo industrial y empresarial
- Conocer los fundamentos teóricos sobre Big Data, Smart Data y Smart Visual Data, así como sus diferencias
- Conocer algunos ejemplos de aplicación del análisis de datos en la industria.
Temario
- Importancia de los datos
- Importancia de los datos en la industria
- ¿Qué es Big Data?
- Big Data y las tres Vs
- Variedad
- Velocidad y Veracidad
- Implementación de Big Data y Analítica de datos
- De Big Data a Smart Data y Smart Visual Data
- Big Data v/s Analítica de datos
- Smart Visual Data
- Casos de uso en la Industria
- Cadena de suministro - Fabricación - Clientes
Resumen
En esta clase se tratará el análisis descriptivo de los datos. Un análisis descriptivo de los datos permite entender tanto el estado actual como el pasado de la realidad que se analiza. Por ejemplo, un análisis de los datos de un sensor de una máquina nos puede mostrar el comportamiento de dicha máquina en el pasado y el estado en que se encuentra hoy. El análisis descriptivo puede plantearse desde un punto de vista matemático y estadístico para resumir y describir las características clave de un conjunto de datos, o bien puede afrontarse mediante análisis visual de los datos. El análisis visual de los datos permite detectar patrones y tendencias de comportamiento, relación entre distintas variables de los datos o valores extremos que se producen en ciertas circunstancias.
La visualización de datos es clave a la hora de entenderlos, del mismo que es clave a la hora de transmitir hallazgos y conclusiones de un análisis de datos. Para que las visualizaciones sean efectivas es importante utilizar ciertos criterios y técnicas, que nos permitan contar una historia a través de los datos.
En esta clase se hará uso de Google Looker Studio para poner en práctica los conceptos aprendidos y desarrollar un centro de mando integral donde visualizar los principales KPIs para el ejemplo dado.
Objetivos
- Conocer lo que son los centros de mandos integrales y los KPIs, y aprender a utilizarlos de forma efectiva para mejorar el proceso de toma de decisiones
- Comprender el concepto de análisis descriptivo de los datos y como las visualizaciones de los datos pueden contribuir a hacer dichos análisis.
- Aprender técnicas de visualización efectiva de datos
- Practicar la visualización de datos en una herramienta comercial popular como Google Looker Studio.
Temario
- KPIs y Cuadros de Mando Integrales
- KPIs y Cuadros de Mando Integrales
- Principios de visualización efectiva de datos
- La visualización de datos
- Comprender el contexto y elegir la presentación visual adecuada
- Elegir la representación adecuada (II)
- Eliminar elementos no informativos - Enfocar la atención de la audiencia - Contar una historia
- Cómo hacer un análisis descriptivo con visualizaciones de datos
- Pasos a seguir en el análisis descriptivo
- Herramientas de visualización de datos
- Herramientas
- Demo
Resumen
La analítica descriptiva y predictiva son dos tipos de análisis de datos que se utilizan comúnmente en la industria. La analítica descriptiva se centra en resumir y describir las características clave de un conjunto de datos, mientras que la analítica predictiva se enfoca en utilizar los datos para hacer predicciones sobre eventos futuros. Por otro lado, la analítica predictiva se utiliza para responder preguntas como "¿Qué sucederá en el futuro?" o "¿Qué es lo que más probable que suceda?". La analítica predictiva se basa en el uso de modelos estadísticos y de aprendizaje automático para analizar los datos y hacer predicciones sobre eventos futuros.
Un tipo concreto de análisis predictivo es el que se hace de las series temporales de datos, que son conjuntos de datos ordenados en el tiempo, como pueden ser los datos de un sensor térmico, las ventas de un producto o las incidencias históricas en un entorno industrial. En esta clase se trabajará con este tipo de datos y se verán las principales técnicas de machine learning para crear predicciones.
Finalmente se pondrá en práctica lo aprendido haciendo uso de una herramienta comercial gratuita como es BigML.
Objetivos
- Comprender las diferencias entre análisis descriptivo y predictivo.
- Entender el papel que juega el machine learning y la inteligencia artificial en el análisis predictivo
- Aprender a desarrollar modelos predictivos de machine learning.
Temario
- Analítica Predictiva
- Analítica Predictiva: Inteligencia Artificial y Machine Learning
- Machine Learning
- Machine Learning ¿cómo se aprende?
- Elementos de un modelo de Machine Learning
- Analítica Predictiva con series temporales: prediciendo el futuro
- Series temporales y sus componentes
- Métodos de predicción y métricas de rendimiento
- Herramientas de analítica predictiva
- Herramientas Predictivas
- Demo
profesorado
Aprende con los mejores expertos
OPINIONES del Curso en Industrial Data Analytics
Enrique Arias Muñoz
Fundador de Outfinders
@iebschool una gran experiencia con profesores impresionantes y compañeros de los que aprendes todos los días
Alexandra Mengoni León
Design Operations Lead at Accenture
No hay semana que mi diplomado con @iebschool no me inspire, motive y sea fuente de ideas nuevas. ¡Me encanta!
Paco Anes Castillo
Data Scientist at Securitas Digital Hub
¡Gracias a la @iebschool por el contenido de su master Product & Project Manager y los profesores que nos ayudan!
Francisco José Ruiz García
Cofounder en entradium
La formación en nuevas áreas ya no es una opción sino una obligación
resumen
del Curso en Industrial Data Analytics
DURACIÓN
1 mes
INICIO
a consultar
Modalidad
Online e ininterrumpido
precio
510 U$S
incluye
Diploma IEBS y bolsa de empleo
valoración
4.9/5 de valoración por los alumnos
No enseñamos el futuro. Te ayudamos a crearlo.
FORMACIÓN RELACIONADA
Curso de Innovación en Estrategia Digital y Automatización a través de la IA
Curso en Cómo crear agentes inteligentes de IA con Zapier Central
Curso de Introducción al desarrollo de Apps con Inteligencia Artificial con Lovable
Curso en Gestión financiera para principiantes
Curso en Introducción a la Gamificación para empresas
Curso en MOOC de Transformación Digital para Pymes